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正版新书 scikit-learn机器学习实战邓立国等 9787302604396

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正版保证_可开发票_极速发货

作者: 邓立国等
出版社: 清华大学出版社
ISBN: 9787302604396

出版时间: 2022-06
装帧: 平装
开本: 16开

作者: 邓立国等
出版社: 清华大学出版社

ISBN: 9787302604396
出版时间: 2022-06

装帧: 平装
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商品分类：

教材教辅考试 > 教材 > 大学教材 > 计算机与互联网

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1202658429

商品描述：

作者简介
"邓立国，东北大学计算机应用博士毕业。广东工业大学任教，主要研究方向：数据挖掘、知识工程、大数据处理、云计算、分布式计算等。著有图书《scikit-learn机器学习实战》《Python数据分析与挖掘实战》《Python大数据分析算法与实例》《Python机器学习算法与应用》《数据库原理与应用（SQL Server 2016版本）》等图书。
"

目录
第1章机器学习概述

1.1什么是机器学习

1.2机器学习的作用领城

1.3机器学习的分类

1.4机器学习理论基础

1.5机器学习应用开发的典型步骤

1.6本章小结

1.7复习题

第2章机器学习之数据特征

2.1数据的分布特征

2.1.1数据分布集中趋势的测度

2.1.2数据分布离散程度的测定

2.1.3数据分布偏态与峰度的测定

2.2数据的相关性

2.2.1相关关系

2.2.2相关分析

2.3数据的聚类性

2.4数据主成分分析

……

内容摘要
本书围绕scikit-learn库，详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法，通过对相关算法循序渐进的讲解，带你轻松踏上机器学习之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，结合Python3语言的强大功能，以最小的编程代价来实现机器学习算法。本书配套PPT课件、案例源码、数据集、开发环境与答疑服务。本书共分13章，内容包括机器学习的基础理论、模型范式、策略、算法以及机器学习的应用开发，涵盖特征提取、简单线性回归、k近邻算法、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K均值算法、主成分分析等热点研究领域。
本书可以作为机器学习初学者、研究人员或从业人员的参考书，也可以作为计算机科学、大数据、人工智能、统计学和社会科学等专业的大学生或研究生的教材。

主编推荐
"涵盖机器学习模型和scikit-learn使用技巧、基本工具和实现方法，循序渐进地讲解相关机器学习算法，带你轻松踏上机器学习之旅。
采用理论与实践相结合的方式，结合Python 3的强大功能，以最小的编程代价实现机器学习算法。
全程以真实案例驱动，详解机器学习的基本概念、算法流程、模型构建、数据训练、模型评估与调优、推荐工具和实现方法。"
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